Tech Lead CV

- Формирование и развитие технического
направления Computer Vision внутри центра разработки;
- Проектирование архитектуры и выбор технологического стека CV-решений;
- Руководство разработкой, внедрением и
сопровождением моделей компьютерного зрения;
- Организация полного цикла разработки CV-решений: данные, обучение моделей, тестирование, production;
- Контроль качества, производительности и масштабируемости решений;
- Формирование и развитие команды: участие в найме, наставничество, развитие инженерных практик;
- Декомпозиция задач, техническое планирование
и оценка рисков;
- Взаимодействие с бизнесом и смежными
командами для проработки и реализации CV инициатив;
- Анализ и внедрение современных технологий
и best practices в области CV.

- Опыт разработки и внедрения CV-моделей в
продакшен (5+ лет);
- Python — отлично, C++ — желательно;
- PyTorch или TensorFlow, OpenCV;
- Детекция объектов (YOLO, RetinaNet, Faster R-CNN);
- Сегментация (U-Net, DeepLab, Mask R-CNN);
- Классификация изображений (ResNet, EfficientNet,
ViT);
- Распознавание действий (action recognition: I3D,
SlowFast, Video Transformers);
- Трекинг объектов и людей (DeepSORT, BoT-SORT).
- OCR и извлечение текста (EasyOCR, TrOCR, LayoutLM, PaddleOCR);
- Оценка взгляда (gaze estimation) и детекция
ключевых точек лица (MediaPipe, OpenFace);
- Обнаружение аномалий (PatchCore, PaDiM, VAE);
- Мультимодальные модели (объединение
изображения + весовые данные);
- Развёртывание моделей (Docker, REST API, ONNX, TensorRT, Triton Inference Server);
- Построение пайплайнов данных: Kafka (потоковые
данные), RabbitMQ (очереди задач);
- Работа с видеопотоками в реальном времени
(латенси, FPS);
- Базы данных: PostgreSQL, InfluxDB, или аналоги для хранения метаданных и логов;
- Опыт внедрения CV в ритейле, логистике, или
кассовых системах;
- Работа с edge-устройствами (NVIDIA Jetson, камеры, весы);
- Управление командой от 3 до 6 инженеров
(CV, ML, разработка).